CP2700 | PCIe NVMe | M.2 2280 SSD

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注文情報

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パーツ番号

キャパシティ

[メモ]

FDMP81024TCXB182
1TB
C-temp (0˚C to +70˚C)
FDMP8512GTCXB182
512GB
C-temp (0˚C to +70˚C)
FDMP8256GTCXB182
256GB
C-temp (0˚C to +70˚C)
FDMP8128GTCXB182
128GB
C-temp (0˚C to +70˚C)

[商品詳細]

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主要

製品シリーズ
CP2700
NANDフラッシュ技術
3D TLC
インターフェイス
PCIe Gen3 x4 NVMe 1.4

性能

シーケンシャル読み取り(最大)
Up to 3400MB/s
シーケンシャル書き込み(最大)
Up to 3100MB/s
4Kランダム読み取り(最大)
Up to 560K IOPS
4Kランダム書き込み(最大)
Up to 410K IOPS
容量
128GB 256GB 512GB 1TB

信頼性

TBW
128GB: 185 TBW 256GB: 375 TBW 512GB: 750 TBW 1TB: 1500 TBW (JEDEC Client Workload)
MTBF
> 1,000,000 hours

環境的

衝撃
1500G half-sine, 0.5 msec, 1 shock along each axis, X, Y, Z in each direction
振動
20G 80-2000Hz, 1.52mm 20-80Hz, 3 axis
動作温度
C-temp: 0℃ to +70℃
保管温度
-40℃ to +85℃
湿度
40℃, Operation: 90% RH, Storage: 93% RH

物理的

長さ
80mm
22mm
高さ
2.05mm

テクノロジー

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Advanced Error Detection & Correction
高度なエラー検出および訂正 (Advanced Error Detection & Correction)

当社の高度なエラー検出および訂正技術は、ECC(エラーコード訂正)エンジンを強化し、RAID(独立ディスクの冗長アレイ)メカニズムを利用します。データは、他のページに以前に保存されたパリティによって再構築されます。復元されたデータは新しいブロックに保存され、以前に保存されたブロックが更新されます。

Background Scan and Refresh
バックグラウンドスキャンおよび更新 (Background Scan and Refresh)

バックグラウンドスキャンおよび更新では、ブロックの読み取り回数を計数し、コールドデータを新しいブロックに再配置して、データが常に正常なブロックに保存されるようにします。

S.M.A.R.T.
S.M.A.R.T.

S.M.A.R.T. は、重要なドライブ情報を監視および表示することにより、予定外のダウンタイムによるリスクを防止する自己監視システムです。インジケータには、ドライブの状態、ステータス、使用状況情報、潜在的なディスクの問題が含まれます。

AES-256 Encryption
AES-256暗号化 (AES-256 Encryption)

AES(Advanced Encryption Standard:高度暗号化標準)は、データを暗号化されていない形式から暗号化された形式に変換するためのハードウェアベースの暗号化方式です。256ビットの暗号化キーの長さにより、オリジナルキーなしでデータを復号化することは事実上不可能です。

Wear-Leveling
ウェアレベリング (Wear-Leveling)

ウェアレベリングとは、特定のNANDブロックが他のブロックよりも頻繁に書き込まれたり消去されたりしないようにする方法を指します。したがって、ウェアレベリングは、特定のブロックの乱用をし、デバイスの障害やデータの損失につながる可能性を防ぐことにより、フラッシュ製品の平均寿命と耐久性を向上させます。

Garbage Collection
ガベージコレクション (Garbage Collection)

フラッシュベースのストレージデバイスは、従来のディスクと比較して、以前に削除されたデータを処理する方法が異なります。SSDの同じブロックに新しいデータを書き込む前に、まずデータを消去する必要があります。ガベージコレクションは、使用中のデータを新しいブロックにコピーしてから、古いブロックからすべてのデータを削除します。

ソリューション

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企業に設置されるITデバイスとシステムが増加するにつれ、生成されるデータ量が増大し、実際の機器とクラウドなどの仮想空間の間で毎日転送されています。これらの大規模なデータを効率的かつ効果的に保存および管理するには、社内のデータセンターに対応できるデータインフラストラクチャを構築するか、クラウドサービスプロバイダーにアウトソーシングする必要があります。データインフラストラクチャを企業の内部または外部に構築する場合でも、主な目的は、プロセスを収集し、安定した安全な条件下でデータを保存して、企業の運用を中断しないようにすることです。

 

HPC(High Performance Computing/ハイパフォーマンスコンピューティング)は、気象、農業、宇宙などの複雑な問題をモデル化して理解するために使用されている主要なソリューションです。HPC用途には、限られた時間枠でデータを処理し、複雑な計算を高速で実行する機能が必要となります。AI機械/深層学習、データ分析、医学研究などの用途向けに、HPCは大量のデータをリアルタイムで処理できます。HPCが増加するにつれて、期待に応えるための高性能で信頼性の高いメモリに対する要求も高まります。

 

IoTやIIoTの急速な台頭により、接続性への需要がネットワーキングを変革しました。今日のネットワークは指数関数的に拡大しており、分析のために保存される膨大な量のデータを処理しています。このデータの超高速伝送と、エッジデバイスとネットワークハブ間で交換されるデータの保存を確保するためには、信頼性の高い実績あるメモリが不可欠です。ネットワークの規模が2地点間であっても、世界中のさまざまな場所で何千ものデバイスが接続されたネットワークであっても、ネットワークが稼働している限り膨大なデータが絶えず処理されます。したがって、適切なメモリソリューションが非常に重要です。どれほどの負荷がネットワークにかかっていても、データが迅速に処理され、安全に保存されることを保証するためです。

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